Szybka odpowiedź: czego Google wymaga od treści generowanych przez AI?
- Google doprecyzował dokumentację, co nie oznacza aktualizacji algorytmu ani kary za samo korzystanie z AI.
- Każda treść z AI, łącznie z metadanymi, powinna być sprawdzana przed publikacją.
- Raterzy oceniają główną treść według wysiłku, oryginalności, umiejętności i dokładności.
- Same linki do wiarygodnych źródeł nie zastępują wkładu człowieka ani rzetelnej informacji o autorstwie.
Z perspektywy tworzenia treści dostępnych w internecie i ich roli w Google to jeden z najważniejszych newsów ostatnich tygodni. Tworząc treść poradnikową, należy wykazać się jeszcze większą kreatywnością i dokładnością oraz zwiększyć swój własny wkład w tworzoną treść.
Jakie zmiany Google wprowadził w wytycznych dotyczących treści AI?
W październiku 2026 roku zmiany objęły dwie strony dokumentacji Google Search Central:
- „Google Search's guidance on using generative AI content on your website”. Ostatnia aktualizacja: 1 października 2026. W dzienniku zmian Google opisał ją jako uzupełnienie o informacje z wytycznych dla raterów (Search Quality Rater Guidelines). Zespół Search Central tłumaczył też, że chodziło o zsynchronizowanie dokumentacji z materiałami prezentowanymi na wydarzeniach dla deweloperów.
- „Creating helpful, reliable, people-first content”. Nowe fragmenty branżowe media opisały 2 października. Obecnie strona ma datę ostatniej aktualizacji 5 października 2026, więc wygląda na to, że była jeszcze później poprawiana.
Czy treści generowane przez AI trzeba sprawdzać przed publikacją?
Strona o generatywnym AI zawiera teraz wprost wyjaśnienie, dlaczego treści z AI wymagają kontroli. Modele językowe generują prawdopodobne odpowiedzi, co nie gwarantuje ich prawdziwości, więc mogą . Oczywiście same narzędzia oparte na LLM mogą także korzystać z wyszukiwarki lub dokumentów, ale i tak należy wszystko weryfikować. Wniosek Google jest jasny: ręczne sprawdzenie faktów i przegląd wszystkich treści wygenerowanych przez AI przed publikacją jest „krytyczne”. Ważne jest też, że obowiązek przeglądu obejmuje także metadane: elementy <title>, meta description, i teksty alternatywne obrazków, ponieważ wszystkie te elementy mogą pojawić się w wynikach wyszukiwania.
Moim zdaniem pracując z AI, nawet zakładając, że modele są coraz lepsze, trzeba nieustannie bardzo płynnie podchodzić do swojej roli w całym procesie: kiedy sprawdzać i co sprawdzać? Jakim modelem? Jakim „wysiłkiem” modelu? Którym robić przegląd, a którym pierwszy szkic artykułu? Pytań jest bardzo wiele, ale mogę powiedzieć jasno, że przy probabilistycznym modelu pracy narzędzi AI trzeba bardzo uważać i wiedzieć, gdzie pomyłka może nas kosztować niewiele albo nic, a gdzie zapłacimy za to projektem.
To ważne zwłaszcza w projektach, w których metadane powstają automatycznie, np. w funkcji generateMetadata w Next.js zasilanej przez albo w skryptach, które masowo generują opisy alt. Gdy nikt tego nie czyta przed wdrożeniem, według nowych wytycznych jest to treść bez nadzoru. Jak zaprojektować taki proces z etapem akceptacji, pokazuję w artykule o generowaniu opisów produktów i meta tagów z AI w CMS.
Czym jest główna treść strony (main content) według Google?
Na stronie o pomocnych treściach Google zdefiniował „main content”: to każda część strony, która bezpośrednio pomaga jej spełnić cel, a do głównej treści należą:
- Tekst i media (artykuły, zdjęcia, wideo, audio)
Funkcje interaktywne: kalkulatory, narzędzia, gry, wyszukiwarki
Treści użytkowników (komentarze, recenzje, dyskusje), jeśli to one realizują cel strony
Sekcje w zakładkach i rozwijanych panelach, np. specyfikacje produktów
- Tytuły strony i nagłówki
Dla osób budujących strony ważne są zwłaszcza dwa punkty: kalkulator czy narzędzie interaktywne to pełnoprawna główna treść, a treść schowana w zakładkach również jest brana pod uwagę.
Jakie cztery atrybuty jakości treści oceniają raterzy Google?
Google pisze, że raterzy (Search Quality Raters) są szkoleni do oceny głównej treści według czterech podstawowych atrybutów. To część szerszej oceny: Page Quality obejmuje też cel strony, reputację i E-E-A-T, a Needs Met dotyczy dopasowania wyniku do konkretnego zapytania. Znaczenie poszczególnych atrybutów zależy od rodzaju i celu treści.
Wysiłek
Wysiłek to zakres ludzkiej pracy włożonej w stworzenie treści albo systemu, który ją tworzy, a jako przykłady dużego wysiłku Google podaje własną analizę, ręczne tłumaczenie wiersza i zbudowanie interaktywnej mapy do gry. Wysiłek niewielki lub zerowy to automatyczne generowanie stron z kanałów danych (feedów) oraz tworzenie dużych ilości tekstu przez AI bez ręcznego nadzoru i selekcji. Google dodaje tu ważne zastrzeżenie: podanie źródła lub przypisanie autorstwa nie zastępuje własnego wysiłku. Dodanie linków do tekstu napisanego przez model może poprawić jego weryfikowalność, ale samo nie zapewnia własnego wkładu ani wartości dodanej.
Oryginalność
Oryginalność oznacza, że treść wnosi unikalne informacje lub nową perspektywę, których brakuje w innych źródłach. Google od dawna wymaga, by materiały oparte na zewnętrznych opracowaniach nie ograniczały się do zwykłego kopiowania czy parafrazowania, lecz wnosiły istotną wartość dodaną. Samo streszczenie pierwszej strony wyników wyszukiwania bez wartości dodanej – nawet doskonale napisane – nie spełnia tego kryterium. Moim zdaniem Google ma też mechanizmy, które sprawdzają, na ile artykuł wnosi oryginalną treść.
Talent lub umiejętności
Ten atrybut sprawdza, czy treść pokazuje umiejętności lub wiedzę potrzebne, żeby dać odwiedzającym satysfakcjonujące doświadczenie. Przykłady to jasny tekst, dobrze zrealizowane wideo lub działające narzędzia na stronie. Google zaznacza, że nie każda treść wymaga specjalistycznej wiedzy. Przykładowo ktoś, kto opisuje, jak odśnieża podjazd, nie musi być ekspertem. Inaczej jest, jeśli sprawa dotyczy prawa, medycyny, pieniędzy albo innych czułych na pomyłkę branż. W końcu nie chcemy przypadkiem siać dezinformacji.
Dokładność (Accuracy)
Treści informacyjne powinny być zgodne z faktami. W tematach (zdrowie, finanse, bezpieczeństwo) poprzeczka jest postawiona znacznie wyżej: treść musi być bardzo dokładna i zgodna z ustalonym konsensusem ekspertów. Od siebie dodam, że warto ją też opatrzyć linkami do wiarygodnych źródeł.
Wszystkie wymienione wyżej elementy, które są oceniane, tworzą mieszankę, w której każdy z nich ma swoje miejsce. Nie chcę wybierać, co jest bardziej lub mniej ważne. Lepiej przyjąć, że wszystko jest ważne, ale każdy z tych elementów ma inny „koszt”, czyli czas pracy. Patrząc na to wszystko, możemy zastanowić się, jak ułożyć i udoskonalić swój proces pracy (wliczając użycie AI), by szybciej tworzyć treści wysokiej jakości. Albo może projekt potrzebuje innego podejścia? Może potrzebujemy specjalisty, który będzie miał odpowiednie kwalifikacje, by pisać na naszym blogu? Jedno jest pewne. Jest trudniej i będzie jeszcze trudniej w przyszłości.
Czy fikcyjny autor-ekspert szkodzi stronie w Google?
W sekcji „Who”, czyli kto stworzył treść, Google dodał wyraźne ostrzeżenie. Tworzenie fałszywych profili twórców, np. ze zdjęciami wygenerowanymi przez AI, zmyślonymi nazwiskami czy fałszywymi kwalifikacjami, żeby treść wyglądała na napisaną przez eksperta, Google nazywa formą oszustwa. W rezultacie strona przestaje być wiarygodna dla użytkowników i dla automatycznych systemów jakości, a samo oszustwo jest sygnałem niskiej jakości.
Nie oznacza to obowiązku publikowania pełnego imienia i nazwiska oraz zdjęcia przy każdej treści. Ostrzeżenie dotyczy wprowadzania odbiorców w błąd co do tożsamości lub kompetencji twórcy.
Myślę, że lepiej nie podawać autora ze wszystkimi jego kompetencjami, niż oszukiwać Google fikcyjnymi autorami artykułów, a o tym, jak spójna tożsamość autora wpływa na ocenę źródła przez modele językowe, piszę w artykule o tym, jak modele AI oceniają wiarygodność i wybierają źródła.
Czego wytyczne Google dotyczące treści AI nie oznaczają?
Kilka rzeczy, które w omówieniach często się upraszcza.
Używanie AI nie jest karane. Strona o AI nadal mówi, że generatywne AI przydaje się do researchu i nadawania struktury oryginalnym treściom, ale problemem jest generowanie wielu stron przede wszystkim w celu manipulowania rankingiem, bez wartości dla użytkowników. Właśnie to podpada pod istniejącą politykę spamu dotyczącą , która obowiązuje niezależnie od tego, czy treść napisał człowiek, czy maszyna. Jak skalować strony bez tego ryzyka, opisuję w artykule o programmatic SEO z Next.js i AI. Strona nadal odsyła też do FAQ Google z 2023 roku o treściach AI, według którego liczy się jakość, a nie sposób powstania treści. Gdzie AI realnie pomaga w pracy nad widocznością, opisuję w przewodniku jak wykorzystać AI w SEO.
Raterzy nie decydują o pozycjach. Google podkreśla, że oceny raterów nie wpływają bezpośrednio na ranking. Służą do sprawdzania, czy systemy rankingowe działają tak, jak powinny. Cztery atrybuty nie są więc „czynnikami rankingowymi”. Opisują, co Google uważa za dobrą treść i w jakim kierunku chce rozwijać algorytmy.
Same kryteria nie są nowe. Pochodzą z wytycznych dla raterów (strona o AI odsyła wprost do sekcji 4.6.5 o scaled content abuse i 4.6.6 o treściach o niewielkim wysiłku, oryginalności i wartości dodanej). Nowe jest to, że trafiły do publicznej dokumentacji dla twórców stron, napisane wprost i z przykładami.
Jak publikować treści generowane przez AI zgodnie z wytycznymi Google?
Jeśli publikujesz treści tworzone z pomocą AI, z nowych wytycznych wynika minimum:
- Każdy tekst czyta człowiek przed publikacją. Ma sprawdzić przedstawiane fakty, a nie tylko styl.
- Metadane też. Title, meta description, dane strukturalne i alt teksty generowane automatycznie wymagają przeglądu, a część tej kontroli przejmą automatyczne testy regresji SEO.
- Dodaj własną wartość. Własne dane, analizę, testy, case study, zrzuty ekranu lub konkretne doświadczenie z projektu, który wykonałeś.
- Rzetelna informacja o autorstwie. Wskaż autora lub wydawcę tam, gdzie czytelnik tego oczekuje. Nie wymyślaj ekspertów ani ich kwalifikacji. Autora z firmą powiążesz też w danych strukturalnych, co opisuję w artykule o grafie encji w Schema.org.
- Wyższy standard dla YMYL. Przy tematach finansowych, zdrowotnych czy prawnych potrzebna jest weryfikacja przez kogoś, kto naprawdę zna temat.
- Rozważ informację o tym, jak powstała treść. Google sugeruje ją tam, gdzie czytelnik mógłby zapytać „jak to powstało?”.
Mój własny proces pracy z AI podlega ciągłym zmianom i udoskonaleniom. Z oczywistych względów nie podam szczegółów wypracowanego przeze mnie modelu pracy, ale wiem jedno: automatyczne publikowanie tekstu wygenerowanego przez AI bez jakiejkolwiek weryfikacji nie powinno mieć miejsca. Bez względu na to, z jak bardzo zaawansowanego modelu AI korzystamy.
Jak Google może mierzyć wysiłek i oryginalność treści?
Google nie tłumaczy wprost, jak algorytm miałby ocenić „wysiłek” czy „talent”, podczas gdy sama dokumentacja opisuje, czego szukają raterzy. Domyślam się, że chodzi tutaj o sygnały pośrednie, czyli unikalność informacji w porównaniu z innymi stronami, zachowanie użytkowników, wiarygodność autora i witryny. Z doświadczenia mogę powiedzieć, że z pewnością to pierwsze, czyli unikalność informacji w kontekście konkurencji, rzuca mi się najbardziej w oczy. Google potrafi bez problemu indeksować treść wygenerowaną przez AI w kategoriach bez dużej konkurencji, co w ogóle by nie przeszło w bardziej konkurencyjnych branżach, nie mówiąc już o branżach YMYL.
Jak będzie w niedalekiej przyszłości? Moim zdaniem Google będzie próbował, jeśli już tego nie robi, rozpoznać nasz indywidualny, cyfrowy odcisk palca, czyli będzie rozumiał nasz osobisty „kod”, którym piszemy tekst, i będzie w stanie go wydzielić. Gdy artykuł będzie miał odpowiedni (zmieniający się, jak sądzę, w czasie) poziom naszego wkładu, będzie robił „karierę” w , a jeśli nie, to nie znajdzie się w indeksie.
